Description de la formation
Les nouvelles technologies ont évolué de telle sorte à ce que nous disposons aujourd’hui d’une quantité astronomique de données. Une des premières sources? Les entreprises. Dès lors, leur enjeu est devenu de réussir à comprendre et trier ces données. Pour ce faire, de nouveaux métiers ont vu le jour. Parmi eux, le métier de Data Analyst est l’un des premiers à avoir émergé de la sphère Data, pour le plus grand bien des entreprises. Pour réussir à mieux cerner les compétences les plus importantes pour un Data Analyst, nous avons interrogé 25 responsables Data de groupes du CAC 40 (Crédit Agricole, BNP Paribas, AXA…). Ils ont dans l’ordre priorisé :
- La connaissance de l’entreprise et de son corps de métier
- La maîtrise des statistiques
- La bureautique et programmation
- Soft-skills: marketing, anglais et notions juridiques
Évidemment, l’objectif du Data Analyst est de maîtriser au mieux chacune de ces compétences : le must étant bien-sûr une formation propre à ce métier qui saura vous professionnaliser et mettre en valeur chacun de ces aspects.
Découvrez notre dossier si vous souhaitez découvrir le métier de Data Analyst dans sa totalité : missions, compétences requises, salaires.
Objectifs visés
Notre formation Data Analyst est conçue pour vous permettre de savoir :
- Lire et comprendre un code Python
- Manipuler et gérer les tableaux de données (compétence clé en Machine Learning)
- Mettre la Data Visualisation au service de l’analyse de données
- Produire des graphiques statistiques simples au croisement de la Data Visualisation et Data Analysis
- Implémenter un algorithme de Machine Learning classique et l’utiliser sur des données textes
- Évaluer un modèle à l’aide de la validation croisée et de différentes métrics
- Identifier les problèmes de Machine Learning non supervisé
- Traiter des jeux de données massifs et appliquer des modèles de Machine Learning à de grandes bases de données
- Maîtriser des outils avancés en Data Analysis pour orienter la stratégie d’entreprise
Contenu
Pour découvrir le programme, vous pouvez contacter l'organisme formateur pour en savoir plus sur la formation.
Prérequis
Cette formation est en général proposée aux individus d’un niveau BAC+2 à composante Scientifique ou business. Une sensibilité aux problématiques métiers est indispensable et des notions en statistiques et marketing sont appréciées. Plus spécifiquement, les compétences appréciées au départ de la formation sont :
- De bonnes bases de mathématiques et de statistiques
- Des notions de bureautique et de programmation
- Des soft-skills tels que le marketing, l’anglais, la RH, le commercial et des notions juridiques
Déroulement de la formation
Une fois inscrit sur le site, un membre de nos équipes vous contacte pour vous présenter DataScientest, nos offres et échanger sur votre parcours et votre projet professionnel. Ceci afin de s’assurer que la formation que vous voulez suivre soit cohérente avec vos attentes. Pour identifier votre niveau au début de la formation, vous aurez à passer un test technique de positionnement. Il porte sur des notions mathématiques de probabilité/statistique et d’algèbre basique (niveau L1/L2 mathématiques). Ensuite, un membre de notre équipe d’admission vous contacte pour vous communiquer les résultats et discuter de vos motivations et de la pertinence de votre projet. Jusqu’ici, il n’y a aucun engagement avec DataScientest et vous pouvez donc décider à tout moment de ne plus poursuivre vos démarches. La phase d’inscription ne débute qu’une fois le projet confirmé. Dès ce moment là, nos équipes se chargent de débuter votre formation en Data Analyse et de l’organiser avec vous dans tous ses aspects pratiques que ce soit une formation professionnelle continue ou au format bootcamp.
Tarifs
Plusieurs dispositifs de financement sont disponibles selon votre situation (salarié ou demandeur d'emploi) : financement employeur, Compte Personnel de Formation, Pôle Emploi, financement par la Région, paiement en plusieurs fois... Contactez-nous pour échanger avec un conseiller qui pourra vous aiguiller vers le dispositif adéquat.
Informations pratiques
Si le contenu reste le même, le nombre d’heures de cours diffère en fonction du format : 35h par semaine pour les bootcamp et 10h pour les formations continues.
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